• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.4 no.1
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• pp.62-67
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• 1999

The neural network is a static network that consists of a number of layer: input layer, output layer and one or more hidden layer connected in a feed forward way. The popularity of neural network appear to be its ability of learning and approximation capability. The Elman Neural Network proposed the J. Elman, is a type of recurrent network. Is has the feedback links from hidden layer to context layer. So Elman Neural Network is the better performance than the neural network. In this paper. we propose the Modified Elman Neural Network. The structure of a MENN is based on the basic ENN. The recurrency of the network is due to the feedback links from the output layer and the hidden layer to the context layer. In order to certify the usefulness of the proposed method, the MENN apply to the X-Y cartesian tracking system. Simulation shows that the proposed MENN method is better performance than the multi layer neural network and ENN.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.08a
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• pp.230-230
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• 2010

질화갈륨 기반의 III족-질화물 계열의 반도체 물질은 녹색-자외선 영역의 발광다이오드에 응용되어 왔으며 고효율, 고휘도 발광소자의 구현 및 성능 향상을 위해 많은 연구가 진행되었다. 일반적으로 널리 사용되어온 c축 방향으로 성장된 질화갈륨 기반 발광다이오드에서는 활성층의 에너지 밴드구조가 내부전기장에 의해 변형되어 전자와 정공의 재결합 확률이 저하된다. c축 방향으로 형성되는 내부전기장은 축방향으로의 자발적 분극화와 높은 압전 분극 현상에 기인한다. 이와 같은 분극 성장에서의 내부양자효율 저하 현상을 해결하기 위하여 내부 전기장이 존재하지 않는 a축과 m축과 같은 무분극 방향으로의 성장이 집중적으로 연구되고 있다. 현재 사파이어 기판위에서 무분극 성장된 박막은 높은 밀도의 결함이 발생하여 고품위의 발광다이오드 동작에 어려움을 겪고 있다. 최근 결함 밀도를 낮추고 높은 결정성을 갖는 무분극 질화갈륨 박막을 성장하기 위하여 2-단계 성장 방법, 나노구조층 삽입, 산화규소 마스크 패턴 등 다양한 성장 방법들이 연구되어 주목할 만한 연구 결과들이 보고되고 있다. 다양한 성장 방법들에 의해 성장된 박막들은 고유한 특성들을 보이는데, 특히 박막 성장방법에 따라 박막 내부에 형성되는 깊은 준위의 특성들은 발광다이오드의 소자 특성에도 큰 영향을 미치게 되므로 무분극 박막에서의 깊은 준위에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 금속-유기 화학기상증착 방법으로 r면의 사파이어기판 위에 a면의 질화갈륨을 성장시켰다. 고품질의 결정성을 구현하기 위해 저온 핵형성층, 3차원 성장층, 2차원 중간온도 성장층, 2차원 성장층의 4개 버퍼층을 사용하였으며, 질화규소 나노구조층을 삽입함으로써 고품 위의 a면 질화갈륨 박막을 구현하였다. 성장된 a면 질화갈륨 박막에 형성된 깊은 준위들은 접합용량과도분광법을 이용하여 분석되었으며 질화규소 삽입층의 유무에 따른 깊은 준위의 특성 차이에 대한 연구를 수행하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.4 no.3
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• pp.67-72
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• 1999

The neural network is a static network that consists of a number of layer: input layer, output layer and one or more hidden layer connected in a feed forward way. The popularity of neural network appear to be its ability of learning and approximation capability. The Elman Neural Network proposed the J. Elman. is a type of recurrent network. Is has the feedback links from hidden layer to context layer. So Elman Neural Network is the better performance than the neural network. In this paper. we propose the Modified Elman Neural Network. The structure of a MENN is based on the basic ENN. The recurrency of the network is due to the feedback links from the output layer and the hidden layer to the context layer. In order to certify the usefulness or the proposed method. the MENN apply to the multi target system. Simulation shows that the proposed MENN method is better performance than the multi layer neural network and ENN.

• Fire Science and Engineering
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• v.33 no.6
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• pp.120-125
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• 2019

A real-scale combustion test was conducted on a vinyl flooring in a divided space, with 50 mL of an inflammable liquid sprayed on it. The combustion behavior of the vinyl flooring was studied in real time, and the carbonization patterns of the surface and cross-sections of the carbonized vinyl floor were analyzed. When the flame ignited by gasoline reached its peak, a continuously flaming region, intermittent flaming region, plume region, etc., were formed. The combustion of 50 mL gasoline on vinyl flooring took 26 s, and a halo pattern was observed. This test involved spraying kerosene evenly on the vinyl flooring and attempting to ignite the flooring using a gas torch, which failed. After the combustion of the vinyl flooring was complete, its carbonized range was measured to be 600 mm in length and 380 mm in width, and the carbonized area was 1000 ㎟. Heat transformed the coated layer of surface of the carbonized vinyl flooring into a carbonized layer, which became harder. The analysis of cross-section of the boundary surface of the carbonized vinyl flooring using a stereoscopic microscope showed that the vinyl flooring was bubbling, and that the white boundary layer at the bottom of the coated layer had disappeared.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2005.07a
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• pp.28-29
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• 2005

본 논문에서는 MEH-PPV와 DFPP의 폴리머 물질을 이용하여 photovoltaic device가 제작되었고, 그림 1에 두 물질의 분자 구조가 보여진다. Photovoltaic cell의 전기-광학적 특성은 활성층의 폴리머 물질에 의해 결정된다. 이러한 특성을 알아보기 위해서 홉수 스펙트럼이 측정되었다. DFPP는 chloroform, chlorobenzen, THF, acetone에 잘 녹았으며, 본 논문에서는 chloroform이 용매로 사용되었다. 제작 공정은 다음과 같다. 인듐 주석 산화물 (ITO)이 증착된 유리기판은 photolithography 공정을 거친 후, 왕수(HNO$_{3}$ + HCL)로 식각됨으로서 전극의 패턴이 제작되었다. 그리고 ITO 전극 패턴 된 유리기판 위에 PEDOT (CH8000, Baytron)이 코팅된 후 Ar이 주입되는 Convection Oven을 이용하여 120$^{\circ}$C에서 2시간 동안 열처리되어 수분이 제거되었다. 활성층에는 MEH-PPV와 DFPP가 9:1과 2.33:1로 혼합된 폴리머가 사용되었고, 이것은 0.3 %w.t.가 되도록 chloroform에 넣어 5시간 동안 스핀바를 돌려서 용해되었다. 이 용액은 ITO 전극 패턴이 형성된 글라스 위에 3000 rpm으로 45 초간 스핀코팅 되었다. 이 때 얻어진 유기물 박막층은 80$^{\circ}$C의 Ar이 주입되는 convection oven에서 3시간 동안 경화되었다. 경화된 단층 유기물 박막층 위에 Li-Al이 1000 ${\AA}$의 두께로 증착되어 전극이 형성되었고, 이후 질소가 채워진 globe box에서 소자는 encapsulation되어 산소와 수분에 대한 영향으로부터 차단되었다. 상기의 공정으로 제작된 소자의 박막구조는 그림 2에서 보여진다. 그림 3은 MEH-PPV와 DFPP를 혼합했을 때의 흡수 스펙트럼이다. 최대 흡수 파장은 511 nm였다. 그리고 photovoltaic cell의 V-I 특성 결과가 그림 4와 같이 측정되었다. 측정에서는 300${\sim}$700 nm의 파장대를 갖는 태양광 모사계가 사용되었고, 셀의 면적은 10 mm$^{2}$였다. 그림 5의 I-V 특성으로부터 MEH-PPV와 DFPP가 9:1 로 혼합했을 때보다 2.33:1 로 혼합했을 때, photovoltaic device의 효율이 향상됨을 확인할 수 있다. 빛이 75 mW/cm$^{2}$ 의 세기로 조사될 때 9:1과 2.33:1로 혼합된 소자의 open circuit voltage (V$_{oc}$)는 비슷하지만, short circuit current Density (J$_{sc}$)는 각각 -1.39 ${\mu}$A/cm$^{2}$ 와 -3.72${\mu}$A/cm$^{2}$ 로 약 2.7배 정도 증가되었음을 볼 수 있다. 이러한 결과를 통해 electron acceptor인 DFPP의 비율이 높아질수록 photovoltaic cell의 conversion efficiency가 더 크게 됨을 확인할 수 있다. 그러므로 효율이 최대가 되는 두 폴리머의 혼합 비율이 최적화되는 조건을 찾는 것은 매우 중요한 연구가 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2014.02a
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• pp.313-313
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• 2014

GaN계 물질 기반의 광 반도체는 조명 및 디스플레이 관련 차세대 광원으로 많은 관심을 받고 있고, 효율 증대를 위한 에피, 소자 구조 및 패키지 등의 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 투명 전극을 이용한 광 추출 효율의 증가에 대한 연구는 전체 외부양자효율을 증가시키는 중요한 기술로 각광을 받고 있다. 이러한 투명전극은 가시광 영역의 빛을 투과하면서도 전기 전도성을 갖는 기능성 박막 전극으로 산화인듐주석이 널리 사용되고 있으나 인듐 가격의 상승과 산화인듐주석 전극 자체의 크랙 특성으로 인하여 많은 문제점이 지적되고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 GaN계 발광 다이오드에 있어서 산화인듐주석 투명 전극의 대체 물질들에 대한 많은 연구들이 활발하게 이루어 지고 있다. 특히, 투명전극 층으로 사용되는 산화인듐주석 대체 박막으로 산화아연에 대한 연구가 각광을 받고 있는 실정이다. 또한, 발광 다이오드의 효율 증가를 위해 발광소자에 표면 요철 구조 형성과 나노구조체 형성 등 박막 표면의 구조 변화를 통한 광추출효율 향상에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 산화아연 박막을 투명전극으로 사용하였으며 광추출효율 향상을 위해 산화아연 투명전극에 패터닝을 형성하고, 그 위에 산화아연 나노막대를 형성하여 기존에 사용하던 산화아연 투명전극보다 우수한 추출효율 및 전류 퍼짐 향상 구조를 제안하고 이에 따른 LED 소자의 광추출효율 향상을 연구하였다. 금속유기화학증착법을 이용하여 c-면 사파이어 기판에 n-GaN, 5주기의 InGaN/GaN 다중양자우물 구조 및 p-GaN의 간단한 LED구조를 성장한 후, p-GaN층 상부에 원자층 증착법을 이용하여 투명전극인 산화아연 박막을 60 nm 두께로 증착하였다. 산화아연 투명전극만 증착한 LED-A와 이후 0.1% HCl을 이용한 습식식각을 통하여 산화아연 투명전극에 육각형 모양의 패턴을 형성한 LED-B, 그리고 LED-B위에 전기화학증착법을 이용하여 $1.0{\mu}m$의 산화아연 나노 막대를 증착한 LED-C를 제작하였다. LED-A, -B 및 -C에 대한 표면 구조는 SEM이미지를 통하여 확인한 바 산화아연의 육각 패턴과 그 상부에 산화아연의 나노막대가 잘 형성된 것을 확인하였다. I-L 분석으로부터 패턴이 형성되지 않은 산화아연 투명전극으로만 구성된 LED-A에 비하여 산화아연 투명 전극에 육각 패턴을 형성한 LED-B의 전계 발광 세기가 더욱 큰 것을 확인하였다. 또한, 육각 패턴에 산화아연 나노막대를 성장시켜 융합구조를 형성한 LED-C에서는 LED-B와 -A보다 더 큰 전계 발광세기를 확인할 수 있었다. 특히, 인가 전류가 고전류로 갈수록 LED-C의 발광세기가 더욱 강해지는 것으로 효율저하현상 또한 나노융합구조의 LED-C에서 확인할 수 있었다. 이는 기존 산화아연 투명전극에 육각형의 패턴 및 나노막대융합구조를 형성할 경우 전류퍼짐현상을 극대화 할 뿐 아니라, 추가적인 광추출효율 향상 효과에 의해 질화갈륨 기반LED 소자의 광효율이 증가된 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2014.02a
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• pp.295-295
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• 2014

일반적으로 박막 태양전지의 효율은 박막 종류에 따른 광 흡수율에 의해 결정되며, 이는 증착한 박막의 두께에 의해 결정된다. 증착한 박막의 두께가 두꺼워질수록 광 흡수율은 증가하지만, 박막 두께가 지나치게 두꺼워지면 열화 현상으로 인한 모듈의 효율 감소가 생기므로 적절한 박막의 두께가 요구된다. 특히 a-Si:H의 경우 가시광 영역에서 높은 흡수계수를 가지고 있어서 얇은 박막 두께로도 태양전지의 제작이 가능하지만, 동일한 박막 두께에서 효율을 더욱 향상시키기 위한 다양한 광 포획 기술에 대한 연구가 많이 진행 되고 있다. 본 연구에서는 자외선을 이용한 nano-imprint lithography 기술을 이용하여 a-Si:H 태양전지의 유리기판 위에 pattern을 삽입하여 광 산란 효과를 향상 시키고자 하였다. 또한 유리기판의 굴절률 (n=1.5)과 투명전극의 굴절률 (n=1.9)의 중간 값을 갖는 ZnO nanoparticles (n=1.7)이 분산 된 imprinting resin을 사용함으로써 점진적으로 굴절률을 변화시켜, 최종적으로 a-Si:H 층까지의 광 투과율을 높이고자 하였다. 제작한 기판의 종류는 다음과 같다. 첫 번째 기판으로는 유리기판 위에 ZnO nanoparticles이 분산 된 imprinting resin을 spin-coating 하여 점진적인 굴절률의 변화에 의한 투과도 향상을 확인하고자 하였다. 두 번째 기판으로는 규칙적인 배열을 갖는 micro 크기의 패턴을 형성하였다. 마지막으로는 불규칙한 배열을 갖는 nano 크기와 micro 크기가 혼재 된 패턴을 형성하여 투과도 향상과 동시에 빛의 산란을 증가시키고자 하였다. 후에 이 세가지 종류를 기판으로 사용하여 a-Si:H 기반의 박막 태양전지를 제작하였다. 먼저 제작한 박막 태양전지용 기판의 광학적 전기적 특성을 분석하였다. 유리 기판 위에 형성한 패턴에 의한 roughness 변화를 확인하기 위해 atomic force microscopy (AFM)를 이용하여 시편의 표면을 측정하였다. 또한 제작한 유리 기판 위에 투명 전극층을 형성 후, 이로 인한 전기적 특성의 변화를 확인하기 위해 hall measurement system을 이용하여 sheet resistance, carrier mobility, carrier concentration 등의 특성을 측정하였다. 또한, UV-visible photospectrometer 장비를 이용하여 각 공정마다 시편의 광학적 특성(투과도, 반사도, 산란도, 흡수도 등)을 측정하였고, 최종적으로 제작한 박막 태양전지의 I-V 특성과 외부양자효율을 측정하여 태양전지의 효율 변화를 확인하였다. 그 결과 일반적인 유리에 기판에 제작된 a-Si:H 기반의 박막 태양전지에 비해, ZnO nanoparticles이 분산 된 imprinting resin을 spin-coating 하여 점진적인 굴절률 변화를 준 것만으로도 약 12%의 태양전지 효율이 증가하였다. 또한, micro 크기의 패턴과 nano-micro 크기가 혼재된 패턴을 형성한 경우 일반적인 유리를 사용한 경우에 비해 각각 27%, 36%까지 효율이 증가함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.195-196
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• 2009

각도에 따른 배면 유기 발광 소자의 발광 패턴에 대해서 연구하였다. 소자 내에서 발광한 빛은 등방성으로 퍼져 나가고 굴절률이 n인 매질과 공기의 계면에서 굴절하게 된다. 소자 내에서 굴절되어 퍼져 나온 빛의 각도에 따른 빛의 세기를 측정하였다. 또한 배면 유기 발광 소자에서의 시야각을 $10^{\circ},\;20^{\circ},\;30^{\circ},\;40^{\circ},\;50^{\circ},\;6^{\circ}$로 변화시켜 각도에 따른 발광 패턴을 알 수 있었다. 소자 내에서 발광한 빛이 소자 밖으로 퍼져 나올 때의 발광 패턴을 편광판을 이용하여 $0^{\circ}$와 $90^{\circ}$로 변화시켜 실험하였다. 소자의 구조는 ITO(170nm)/TPD(40nm)/$Alq_3$(60nm)/LiF(0.5nm)/Al(100nm)으로 하고, 유기물층과 음전극은 $2{\times}10^{-5}$Torr에서 증착하였다. 유기물의 증착 조건은 $2{\times}10^{-5}$torr의 진공도에서 $1.5{\sim}2.0{\AA}/s$ 속도로 열 증착하였다. 전극의 증착 조건은 $2{\times}10^{-5}$torr의 진공도에서 $1.5{\sim}2.0{\AA}/s$ 속도로 열 증착하였다. 발광 면적은 $3mm{\times}5mm$이다. 소자의 각도에 따른 발광 스펙트럼 측정은 USB-2000을 사용하였다. 소자 밖으로 나오는 편광되어진 빛을 측정하기 위하여 편광판을 사용하여 측정하였다.

• 한국금형공학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.35-38
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• 2008

A pattern master and a Ni stamper for 50nm class of patterns are fabricated through e-beam lithography and Ni electroforming process. A model pattern set is designed, which is based on unit patterns of 50nm, 100nm, 150nm and 200nm in length and 50nm in width. The e-beam process is optimized to fabricate designed patterns with some parameters including dose, accelerating voltage, focal distance and developing time. For Ni electroforming to fabricate Ni stamper, a seed layer, a conducting layer, is deposited first on the pattern master fabricated by an e-beam lithography process. Ni, Ti/Ni and Cr are first tested to find optimal seed layer process. Currently the best result is obtained when adopting Cr deposited to be 100nm thick with continuous tilting motion of the master substrate during the deposition process.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10a
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• pp.145-146
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• 2006

본 논문은 부분방전(PD: Partial Discharge)의 패턴인식 확률 극대화를 목적으로 신경망(NN: Neural Network) 파라미터 중에서 은닉층 뉴런의 수, 모멘텀(momentum)의 Step size와 Decay rate 를 최적화하기 위하여 유전 알고리즘(GA: Genetic Algonthm)을 적응하였다. 실험적 연구의 대상으로서, GIS(Gas Insulated Switchgear)사고의 주요 원인으로 보고되어있는 결함들을 인위적으로 모의한 16개 Test cell을 이용하여 부분방전을 발생시켰다. 부분방전 신호는 본 연구팀이 개발한 센서를 이용하여 검출되어 데이터베이스가 구축되어 그로부터 추출된 학습 데이터들의 학습에 다음과 같은 5가지 신경망 모델이 적응되었다: Multilayer Perception (MLP), Jordan-Elman Network (JEN), Recurrent Network (RN), Self-Organizing Feature Map (SOFM), Time-Lag Recurrent Network (TLRN). 유전 알고리즘 적용 효율성을 분석하기 위하여 동일한 데이터를 이용하여 다음과 같은 두 가지 방법을 적용한 결과를 상호 비교하였다. 우선 상기 선택된 모델만 적용하였고 다근 하나는 상기 모델과 Genetic Algorithm이 동시에 적용되었다. 모든 모델에 대하여 학습오차와 패턴 분류 확률을 비교한 결과, 유전 알고리즘 적응 시 부분방전 패턴인식 확률이 향상되었음이 확인되어 향후 신뢰성 있는 GIS 부분방전 진단기술에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.